Korrigeeritud determinatsioonikordaja
Tavaline determinatsioonikordaja \(R^2\) suureneb alati, kui mudelisse lisada uusi tunnuseid. \(R^2\) suureneb ka siis, kui lisatud tunnus polekuidagi sõltuva tunnusega seotud. Seepärast ei saa tavalist determinatsioonikordajat kasutada erinevat arvu tunnuseid sisaldavatemudelite kirjeldusvõime võrdlemiseks. Korrigeeritud determinatsioonikordaja võtab arvesse ka mudelis olevate seletavate tunnuste arvu$$R^2_m=1-\frac{n-1}{n-k}(1-R^2),$$kus \(n\) on valimi maht ja \(k\) mudeli parameetrite arv (seletavate tunnuste arv pluss vabaliige). Kui tavaline determinatsioonikordaja \(R^2\) suureneb, siis vahe \((1-R^2)\) väheneb ning korrigeeritud determinatsioonikordaja \(R^2_m \) samuti suureneb. Kui samal ajal suureneb mudeli parameetrite arv \(k\) (mudelisse lisatakse uusi tunnuseid), siis vahe \(n-k \) väheneb ning \(R^2_m \) väheneb. Kui uue tunnuse lisamisest tingitud vähenemine ületab \(R^2\) suurenemisest tingitud efekti, siis kokkuvõttes \(R^2_m \) väheneb ning uue tunnuse lisamine pole õigustatud.